헬스케어 청구를 위한 에이전트 기반 지능형 문서 처리

종이 기반 CMS-1500 청구서의 수작업 처리가 비용과 오류를 야기하던 문제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Data Automation으로 PDF에서 필드별 구조화 데이터를 추출하고 AWS Lambda가 이를 AgentCore로 전달해 AWS HealthLake의 환자·제공자 기록과 대조해 검증한 뒤 FHIR 규격의 청구 리소스를 생성하는 자동 파이프라인을 구현했다. 이 파이프라인은 Lambda의 이벤트 트리거와 결정적 감독으로 각 문서의 처리 상태를 관리하고 예외 발생 시 dead letter queue로 라우팅하도록 설계되어 안정성을 확보한다. 에이전트는 검증 통과 시 기술적 요약과 환자용 설명을 생성하고 Amazon SNS를 통해 알림을 전송하므로 수작업을 줄이면서도 검증 결과를 사람과 시스템에 모두 전달하는 흐름을 완성한다. Bedrock Data Automation은 단순 OCR을 넘는 머신러닝 보정과 구조화 로직을 결합해 문서 처리 자동화의 정확도를 높이는 역할을 한다.